Hjerteslagsdeteksjon i smartklokkesignaler vinner Physiological Measurement beste papirpris – Physics World

Hjerteslagsdeteksjon i smartklokkesignaler vinner Physiological Measurement beste papirpris – Physics World

Tidsstempel: 28. september 2023 4

Peter Charlton iført en aktivitetsmåler
Analysere aktivitetsdata Peter Charlton og teamets prisvinnende forskning identifiserte de beste algoritmene for å oppdage hjerteslag i fotopletysmografisignaler fra enheter som bærbare treningssporere. (Med tillatelse: CC BY 4.0/P H Charlton et al. Physiol. Meas. 10.1088/1361-6579/acead2)

En studie om fotopletysmografi (PPG) algoritmer har vunnet forfatterne Martin Black-prisen, tildelt den beste artikkelen publisert i Fysiologisk måling i løpet av året før.

PPG er en optisk teknikk som ofte brukes i smartklokker, treningsmålere og pulsoksymetre for å overvåke fysiologiske parametere. Et nøkkeltrinn i å analysere PPG-signalet, et mål på pulsen, er deteksjon av individuelle hjerteslag i signalet. I deres prisbelønte etterforskning, Peter Charlton fra University of Cambridge og samarbeidspartnere evaluerte ytelsen til de forskjellige algoritmene som ble brukt til å oppdage hjerteslag i PPG-signaler.

Avisen, Å oppdage beats i fotopletysmogrammet: benchmarking av åpen kildekode-algoritmer, beskriver et rammeverk for testing av PPG-slagdeteksjonsalgoritmer. Forskerne brukte denne tilnærmingen til å vurdere 15 åpen kildekode-algoritmer mot referanseslag fra elektrokardiogramsignaler i åtte fritt tilgjengelige datasett. De undersøkte også hvordan algoritmeytelsen påvirkes av pasientdemografi og under arytmier (unormale hjerterytmer som atrieflimmer).

"Jeg var opptatt av å forstå hvordan man best kunne oppdage hjerteslag i PPG og å forstå hvor godt de kunne oppdages i forskjellige settinger, for eksempel under trening og hos babyer," sier Charlton.

Teamet fant at de fleste slagdetektorer presterte bra i fravær av bevegelse, selv om ytelsen deres var dårligere under trening, hos nyfødte (som har høyere hjertefrekvens enn voksne) og under atrieflimmer. Spesielt identifiserte resultatene to åpen kildekode-algoritmer som fungerte best på tvers av en rekke brukstilfeller. Charlton antyder at teamets bruk av åpen kildekode-algoritmer kan være nøkkelen til studiens suksess, ettersom folk enkelt kan bruke de anbefalte taktdeteksjonsalgoritmene ved å laste dem ned og se kildekoden.

Studien skal vise seg verdifull for akademiske forskere som trenger å sikre at deres PPG-signalanalyser er nøyaktige, samt gjøre det mulig for enhetsdesignere å velge den mest passende algoritmen for bruk i en enhet. Charlton sier at funnene også vil være nyttige for klinikere. "Forhåpentligvis vil bruken av de beste algoritmene resultere i mer nøyaktige analyser - som å vurdere hjerterytmen og oppdage arytmier fra PPG," forklarer han. "Til syvende og sist vil det være nyttig for pasienter, siden målingene tatt fra dem vil være mer nøyaktige, noe som fører til bedre informert klinisk beslutningstaking."

Charlton og kolleger gjennomfører for tiden SIKRERE wearables-studie å undersøke ytelsen og akseptabiliteten til bærbare enheter for å oppdage atrieflimmer, den vanligste arytmien. Atrieflimmer øker risikoen for hjerneslag og blir ofte ikke gjenkjent fordi det kan oppstå uten symptomer. Når diagnosen først er diagnostisert, eksisterer det imidlertid veletablerte intervensjoner for å redusere risikoen for hjerneslag.

"Deteksjon av atrieflimmer er en av de mest lovende bruksområdene for PPG-baserte enheter," sier Charlton. "I denne studien vurderer vi om PPG-baserte enheter fungerer godt nok til å brukes til å screene for atrieflimmer i den generelle befolkningen. I så fall kan dette bidra til å forbedre deteksjonen av atrieflimmer, og til slutt bidra til å forhindre slag."

Charlton forteller Fysikkens verden at han var glad for å motta Martin Black-prisen, da den forhåpentligvis indikerer at teamets forskning er nyttig. Han påpeker at beat-deteksjon har fått mindre oppmerksomhet enn andre algoritmer, for eksempel de som brukes til å estimere blodtrykket fra PPG. "Jeg tror samfunnet sannsynligvis verdsatte en vurdering av denne typen algoritmer, ettersom det var relativt mindre kjent om ytelsen deres enn andre typer algoritmer."

"Jeg er takknemlig for innspillet fra teammedlemmer og de som opprinnelig utviklet algoritmene, uten hvilke dette arbeidet ikke ville vært mulig," legger han til. "Jeg er interessert i å utforske hvorfor vi ble tildelt denne prisen, fordi forståelsen av dette kan hjelpe oss å forstå de mest verdifulle områdene vi kan jobbe med i fremtiden."

Tidstempel:

Mer fra Fysikkens verden